MARTES, 11 de julio de 2023 (HealthDay News) -- Unos científicos han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de descifrar el código genético de un tumor cerebral en tiempo real, durante una cirugía, un avance que podría acelerar el diagnóstico y personalizar el tratamiento de los pacientes.
Los investigadores entrenaron a la herramienta de IA para que reconociera las distintas firmas genéticas de los gliomas, un grupo de tumores que son la forma más común de cáncer del cerebro en los adultos.
Pero no todos los gliomas son iguales. La mayoría de las personas son diagnosticadas con uno de tres subtipos, cada uno de los cuales tiene unas características genéticas distintas y, lo que resulta crítico, distintos grados de agresividad y opciones de tratamiento.
Ahora mismo, unos médicos conocidos como patólogos pueden analizar estos marcadores genéticos de los gliomas, en lo que se conoce como diagnóstico molecular. Pero el proceso puede tardar entre días y semanas, señaló el Dr. Kun-Hsing Yu, investigador sénior del nuevo estudio.
Al contrario, la herramienta de IA de su equipo puede permitir un diagnóstico molecular en entre 10 y 15 minutos. Esto significa que se puede realizar durante la cirugía, según Yu, profesor asistente de informática biomédica de la Facultad de Medicina de la Universidad de Harvard, en Boston.
La tecnología, llamada CHARM, también puntúa alto en la escala de precisión. Cuando el equipo de Yu lo evaluó con muestras de gliomas que nunca había "visto" antes, la herramienta de IA tuvo una precisión de un 93 por ciento al distinguir entre los tres subtipos moleculares distintos.
La capacidad de hacer estas distinciones en el quirófano es esencial, enfatizaron Yu y otros expertos, porque podría cambiar la forma en que se trata al paciente.
Algunos gliomas son menos agresivos, y los cirujanos pueden ser más conservadores al extirpar tejido del cerebro, lo que puede minimizar los efectos secundarios.
Otros gliomas, como el glioblastoma, son altamente agresivos. Entonces, los cirujanos intentan extirpar la mayor parte posible del cáncer, y a veces implantan "obleas" de fármacos de quimioterapia de liberación lenta directamente en el cerebro.
"Este avance de la tecnología ofrece el potencial de orientar las decisiones quirúrgicas, al proveer un diagnóstico molecular en tiempo real durante las cirugías para los tumores cerebrales", apuntó Atique Ahmed, profesor asociado de cirugía de la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad del Noroeste, en Chicago.
Ahmed, que no participó en el estudio, afirmó que la precisión de un 93 por ciento de la herramienta era "impresionante", pero anotó que se puede mejorar.
"Es importante recordar que una imprecisión de un 7 por ciento no es solo un número", enfatizó. "Representa a pacientes con unas enfermedades muy agresivas que podrían obtener un gran beneficio de unos diagnósticos más precisos".
Yu se mostró de acuerdo en que el desempeño se puede refinar más, y en que CHARM todavía no está listo para el protagonismo. Debe evaluarse en ambientes del mundo real, apuntó, y obtener el visto bueno de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de EE. UU.
Los investigadores trabajan con varios hospitales en distintas áreas del mundo para evaluar a CHARM en el mundo real.
El interés en el uso de la IA en los diagnósticos médicos se ha disparado en los últimos años. La esperanza es que los algoritmos de IA ayuden a los especialistas a analizar imágenes (por ejemplo, de mamografías o TC) para obtener un veredicto más rápido y preciso.
Nadie quiere reemplazar a los médicos, enfatizó Yu. "Queremos usar la IA como una herramienta".
CHARM es el acrónimo en inglés, mucho más fácil de recordar, de Máquina de evaluación y revisión de histopatología por criosección. El equipo de Yu desarrolló la herramienta mediante el uso de más de 2,300 muestras de tumores congeladas de 1,524 pacientes tratados por un glioma en varios hospitales de EE. UU.
El trabajo, que se describe en la edición en línea del 7 de julio de la revista Med, no es el único esfuerzo por mejorar el diagnóstico del glioma mediante IA.
Se están estudiando otras herramientas, entre ellas una llamada DeepGlioma. El Dr. Daniel Orringer, neurocirujano del Centro Oncológico Perlmutter de Langone de la NYU, en la ciudad de Nueva York, es uno de los investigadores de ese proyecto.
Dijo que, ahora mismo, el diagnóstico molecular del glioma no solo consume tiempo y es caro, sino que no está disponible en todos los hospitales donde se trata a los pacientes. La IA tiene el potencial de "democratizar las pruebas moleculares", aseguró Orringer.
Señaló que CHARM tiene "un atractivo particular" en ese aspecto, porque podría en última instancia usarse en cualquier hospital que tenga la capacidad de digitalizar las láminas de histología (unas imágenes microscópicas de las muestras del tumor del paciente).
Yu apuntó algo parecido. Las otras herramientas de IA que se están desarrollando para el glioma requieren un tipo especial de microscopio que no está disponible en todos los hospitales, incluso en los países ricos, y mucho menos en el mundo en desarrollo, comentó.
Y aunque el estudio actual se enfocó en el glioma, Yu afirmó que CHARM también se podría entrenar para ayudar en el diagnóstico de otros tipos de tumores cerebrales.
Ahmed dijo que esta "versatilidad" potencial es promisoria.
"El desarrollo de CHARM representa un paso adelante significativo en la búsqueda de un diagnóstico molecular preciso y rápido durante las cirugías para los tumores del cerebro", añadió.
Más información
La Asociación Americana de los Tumores Cerebrales (American Brain Tumor Association) ofrece más información sobre el glioma.
Artículo por HealthDay, traducido por HolaDoctor.com
FUENTES: Kun-Hsing Yu, MD, PhD, assistant professor, biomedical informatics, Harvard Medical School, Boston; Atique Ahmed, PhD, associate professor, neurological surgery, Northwestern University Feinberg School of Medicine, Chicago; Daniel Orringer, MD, neurosurgeon, Perlmutter Cancer Center, NYU Langone, associate professor, neurosurgery, NYU Grossman School of Medicine, New York City; Med, July 7, 2023, online
